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Validação e melhorias do algoritmo de estimativa de chuva por satélite o BRAIN (Bayesian Rain Retrieval Algorithm Including Neural Network) usando dados das campanhas do CHUVA e dados do radiômetro de micro-ondas passivo do satélite Megha Tropiques

Resumo

Esta proposta visa o desenvolvimento e a melhoria da estimativa da precipitação no Brasil usando uma combinação de radiômetros passivos de micro-ondas e dados de sensores infravermelhos de satélite geoestacionário. A ferramenta principal será o BRAIN (rede neural com estimativa bayesiana da chuva). Esse algoritmo foi desenvolvido inicialmente para estimativa de precipitação em regiões tropicais usando qualquer radiômetro de micro-ondas passivo. O BRAIN é um método de Monte-Carlo que se baseia em um banco de dados de recuperação a priori para reduzir o número de soluções possíveis para somente aqueles fisicamente significativos. Com esse algoritmo serão feitos vários estudos, detalhados a seguir: Construção de um banco de dados de estimativa usando uma combinação dos sensores do satélite TRMM e criar um banco de dados de recuperação especificamente projetado para o Brasil e suas diferentes regiões. Avaliar o desempenho após a preparação da base de dados usando dados CHUVA. Estudar os casos de chuva provenientes de nuvens quentes (sem a fase de gelo). O caso específico das chuvas a partir de nuvens quentes é um problema particularmente crítico para algumas regiões brasileiras e infelizmente também é extremamente difícil de resolver usando dados de micro-ondas sobre a terra. O estudo proposto será realizado durante um período de 6 meses, estendendo-se desde agosto de 2012 até Dezembro de 2012. (AU)

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